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AI4S回归白盒符号主义，清华等联合发布SR-LLM：自主发现科学知识

清华大学等多所高校联合发布SR - LLM，这是融合大语言模型与深度强化学习的符号回归框架。它从数据生成可解释数学模型，在跟车行为建模等任务表现优，为机器自主科学发现开辟新路径。

AI画图速度慢，过往主流加速方法有局限。MrFlow团队提出三阶段流水线，在Qwen - Image等模型上实现10倍以上端到端加速，生成效果好，优势显著，还能与时间步蒸馏叠加，且完整开源。

今年AI行业关注点重回模型与模型公司，开源逼近闭源前沿，C端用户规模上涨。在此环境下，极客公园启动2026中国AGI创新影响力机构TOP 30征集，从多维度评选，给出申报、评审及结果公布时间。

本文由AI领域知名学者Sebastian Raschka撰写，探讨编码智能体及其编排的设计、工作原理和组件协同。指出智能体周边支撑系统重要性不亚于模型本身，详细阐述编码智能体六大核心构建模块。

这是对Pollen Robotics Microduck的第三方复刻研究，从官方公开的MJCF仿真模型反推出装配图、爆炸图和可直接导入CAD的装配体。该机器鸭软件开源、硬件不开源，但已有信息足以还原装配关系。

上周，月之暗面发布并开源 Kimi K2 Thinking，主打“模型即 Agent”，引发广泛关注。今日凌晨，杨植麟等团队成员在 Reddit 开展 AMA 活动，回应 K2 Thinking 相关问题，如 KDA 机制应用、训练成本、速度与准确性平衡等。

今天凌晨，DeepSeek在其GitHub官方仓库开源了新论文与模块Engram。该论文提出“查—算分离”机制，通过引入可扩展的查找记忆结构，在等参数、等算力条件下提升模型表现，代码与论文全文均已开源。

昨日，DeepSeek 发布 R1 大模型最新版本 DeepSeek - R1 - 0528 并开启公测。虽官方未附详细技术说明，但用户反馈推理和输出有改进，也有性能方面的不同看法，其在基准测试表现佳。

文章分享传统后台工程师技术栈和方法论如何迁移到AI系统，系统性拆解AI Infra的硬件、软件、训练和推理挑战，如硬件从CPU到GPU、软件依赖深度学习框架，还分析训练和推理面临的问题及解决办法。

2026年春节，小红书开放多种AI语音新玩法，如语音发布、评论、问一问等，增强社交趣味性。但AI语音落地面临音频理解、生成活人感和响应速度等问题。小红书有天然优势，技术团队自研模型达SOTA水平。